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Enregistrement W7037573557

Effect of Grass-White Clover Mixtures on Steer Performance and Sward Characteristics in Atlantic Canada

2024· article· en· W7037573557 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUKnowledge (University of Kentucky) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth, Education, and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPasturePerennial plantLolium perenneTrifolium repensStolonTiller (botany)GrazingDry matter
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pasture production in winter cold regions such as Atlantic Canada is limited by the availability of winter hardy and productive grass and legume species, Perennial ryegrass (Lolium perenne L.), meadow fescue (Festuca prarensis Huds.) and timothy (Phleum pratense L.) grown in binary mixtures with white clover (Trifolium repens L.), and naturalised pasture consisting of Poa spp., Agrostis spp. and white clover, were compared under grazing, Steers were used to graze the swards from 16-26 cm down to 8 or 11 cm post-grazing surface heights, Dry matter intake was higher for natural pasture than for sown pastures, Animal gains were greatest for perennial ryegrass­white clover and lowest for the natural pasture, On timothy-white clover pasture the animal gains declined in the second season which coincided with poor persistence of timothy. Animal gains per ha were similar for 8 and 11 cm surface heights. Tiller densities of meadow fescue and timothy were very low and that of perennial ryegrass reached only 8000/m2, The stolon length of white clover varied considerably among mixtures. Breeding of hardy pasture cultivars in winter cold regions is essential for improved pasture productivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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